小米 MiMo V2.6 Pro 在 Agent Arena 开源模型中排名第一，净提升 +3.8%。前五依次为 Deepseek V4.1 Flash（Max）+3.0%、Hy4 preview +2.9%、MiMo V2.6 Flash +2.5%、GLM 5.2（Max）+2.4%。MiMo V2.6 Pro 与 Flash 是仅有的两款进入 Agent Arena 帕累托前沿的开源模型，单任务成本分别为 $0.11 和 $0.05。
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Artificial Analysis 在 AA-AgentPerf 上发布 NVIDIA Vera Rubin NVL72 的初步结果，在 DeepSeek V4 Pro 上每兆瓦总吞吐最高约为前代 GB300 NVL72 的 5.7 倍，DeepSeek V4.1 Flash 约 5.4 倍，GLM-5.2 约 3.0 倍，Kimi K3 约 2.8 倍。Vera Rubin 是 NVIDIA Blackwell 的继任者，NVL72 为机架级系统，含 72 颗 Rubin GPU 和 36 颗 Vera CPU，每颗 GPU 内存与 Blackwell Ultra 同为 288 GB，但内存带宽为 2.4 倍、NVLink 带宽 1.7 倍、密集 NVFP4 算力 2.3 倍。AA-AgentPerf 通过回放真实智能体编码会话衡量推理性能，Vera Rubin 在 DeepSeek V4.1 Flash 上创下 906 tok/s 的单用户速度纪录。
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豆包手机助手《屏幕自动化操作声明协议》（SAEP）结束30天公示期，明确拒绝的第三方应用清单从首批151款更新至155款，腾讯系66款、阿里系23款居前，DeepSeek、Kimi也在其中。拒绝仅针对AI代识别屏幕和模拟点击，这些App在努比亚M153和NaviX Ultra上仍可正常安装和手动使用。公示期结束后开发者仍可补交拒绝声明，豆包承诺3个工作日内关闭支持。
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豆包手机助手官网公示的《屏幕自动化操作声明协议》（SAEP）30天公示期结束，155款应用明确拒绝被AI代操作，包括微信、QQ、淘宝、支付宝、美团、快手、DeepSeek、Kimi、拼多多、小红书、WPS及多家银行和运营商应用，其中腾讯及关联生态66款、阿里系23款。文章认为拒绝的核心在于流量入口与隐私，并对比阶跃星辰STEPX Neo采用MCP+A2A路线已与近百家企业合作，以及Meta的Muse上线第13天被亚马逊切断代购通道的同类遭遇。
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微软 AI 宣布完成新一代基础模型 MAI-Base-2 的预训练，这是一个 80B 激活参数、2.8T 总参数的 MoE 模型，在内部留出评测上优于其测试的所有开放权重模型。微软称其预训练 FLOPs 效率比最强的开放基础模型 DeepSeek-V4-Pro-Base 高 4-12 倍，训练使用 16k 块 GB200 GPU、历时 38 天，平均 MFU 21%、goodput 89%。该模型基于有机数据训练、不涉及其他模型蒸馏，目前正进行后训练，微软计划通过 Foundry 向可信伙伴授权模型权重。
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微软发布自研预训练基础模型 MAI-Base-2，采用 MoE 架构，总参数量 2.8 万亿、激活参数量 800 亿。微软 AI 主管苏莱曼在员工大会上称，该模型性能超过目前驱动 GPT-5.6 Sol 的模型，训练算力仅为 OpenAI 的四分之一；微软博客称其训练方法在四项评估中计算效率比 DeepSeek-V4-Pro-Base 高出 4.2 到 12.3 倍。微软私下还将该模型与 OpenAI 代号 Spud 的模型对比，称在衡量 AI 理解和预测信息模式的测试中表现更好，比较基于微软掌握的相关技术信息。
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DeepSeek R1 发布后，AI Infra 人才薪资大幅上涨：好的人才能开到七八百万，从独角兽跳大厂薪资翻倍、大厂跳独角兽薪酬包可涨约 3 倍（期权占大头），2 倍更常见。真正吃到高溢价的仅占该人群 5%~10%，集中在推理优化与模型量化方向；熟悉英伟达 CUDA 生态者跳槽涨幅保底 80% 以上，国产卡约 50%。
DeepSeek R1 发布后，AI Infra 人才薪资大幅上涨：好的人才能开到七八百万，从独角兽跳大厂薪资翻倍、大厂跳独角兽薪酬包可涨约 3 倍（期权占大头），2 倍更常见。真正吃到高溢价的仅占该人群 5% 10%，集中在推理优化与模型量化方向；熟悉英伟达 CUDA 生态者跳槽涨幅保底 80% 以上，国产卡约 50%。
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来自 ICTS、哈佛、KU Leuven 和 Google DeepMind 等机构的 35 位研究者发布 TheoPhysEval，包含 50 道未发表、答案可验证的理论物理研究题。GPT-6-Astra 在 OpenAI 的 Codex 环境中答对 49 题（98%），平均每题成本不到 3 美元，整套基准约 116 美元；Anthropic 的 Opus 5.5 在 Claude Code 中为 92%，Gemini 3.8 Flash 为 68%，开源权重模型 DeepSeek-V4.1-Flash 和 GLM 5.3 分别为 54% 和 42%。作者指出这些题属于应用已知方法的常规计算，智能体仍缺乏判断问题是否有趣的品味，因此尚未带来理论物理层面的突破。
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Artificial Analysis 公布 NVIDIA Vera Rubin NVL72 的首批 AA-AgentPerf 结果，在 DeepSeek V4 Pro 上每兆瓦总吞吐最高约为前代 GB300 NVL72 的 5.7 倍，DeepSeek V4.1 Flash 约 5.4 倍，GLM-5.2 约 3.0 倍，Kimi K3 约 2.8 倍。Vera Rubin NVL72 为机架级系统，含 72 颗 Rubin GPU 和 36 颗 Vera CPU，单颗 Rubin GPU 内存与 Blackwell Ultra 同为 288 GB，但内存带宽提升 2.4 倍。该基准回放真实编码智能体轨迹，请求输入最高 132K token，平均 97% 的输入 token 与上一请求重复。
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Inworld 推出 Inworld Inference，一个面向消费级 AI 应用的 LLM 推理 API，支持 Gemma 4、GLM、DeepSeek 和 MiMo 等开源模型。官方称在 Gemma 4 26B 上首 token 中位延迟为 0.17 秒，对比 OpenRouter 上其他供应商中位值 0.61 秒快 3.6 倍；95 分位为 0.31 秒对 2.42 秒，快 7.8 倍。开发者还可设置首个模型失败或耗时过长时自动切换到备用模型。
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Artificial Analysis 将 AMD MI355X 加入 AA-AgentPerf 智能体推理性能基准，在单台 8-GPU 节点上测试 Kimi K3、GLM-5.2/5.3 和 DeepSeek V4 Pro，并与 NVIDIA B200/B300 对比。MI355X 在 DeepSeek V4 Pro 0813 上每 MW 吞吐量比 B200 高约 15% 至 40%（35 至 75 tok/s 每用户），但在 DeepSeek V4.1 Flash、GLM-5.2/5.3 和 Kimi K3 上随负载上升落后于 Blackwell。
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Ollama Cloud 现已可在 Fly.io Sprites 的完整 Linux 虚拟机中运行，Claude Code、Codex 和 Gemini CLI 开箱即用。新增的 Ollama Connector 让 Sprite 通过 Fly.io 网关调用 kimi-k3、glm-5.3 和 deepseek-v4.1-flash 等云端模型，API key 由 Fly.io 加密保存，Sprite 只持有网关 URL 和连接 ID，因此无法泄露密钥。新连接器默认屏蔽所有 Sprite，可按标签、名称前缀或全部开放，调用仅限 Sprite 内部发起。
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DeepSeek 机器学习系统与内核设计工程师刘胜宇的微信博客意外走红，被南华早报和 Business Insider 等媒体报道，他在文中称前沿 AI 已能快速优化自身底层 GPU 代码，并把自己对 Anthropic CEO Dario Amodei 的争议性类比写入文末。随着中国 AI 研究者活跃于 X、AI 翻译让一手内容更快流入西方媒体，中国科技报道正从传统驻华记者转向独立专家与一线深度报道。
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Arena 的 Agent Arena 通过让用户委派真实任务并确认结果是否满足需求，形成 Confirmed Success 信号。7 月 1 日 Claude Fable 5 明显领先其他模型，仅 12 周后前 20 名平均分就追平了它；Kimi K3 在 3 周内以每任务低 89% 的成本超过它，DeepSeek V4.1 Flash 则以低 96% 的成本追平。目前前 5 名任务确认完成率达 94%，高于 7 月的 80%，领先者为 Claude Opus 5.5、Claude Fable 5.1 和 GPT-6.1 Sol。
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Artificial Analysis 上线 FrontierCode 1.1 排行榜，该评测由 Cognition 构建，用真实开源仓库的合并标准检验编码智能体，共 150 个任务，本次运行其中 100 个主任务集，全部任务私有以避免污染。Claude Opus 5.5（max with fallback）以 52% 居首，但其尝试中仅 58% 通过阻断性检查，100 个任务中有 9 个没有任何模型通过；前九名模型分数集中在 43% 至 52%，开源权重模型 MiMo-V2.6-Pro 以 45% 领先，DeepSeek V4.1 Flash（max）和 Kimi K3（max）为 44%。GPT-6.1 Sol（max）以每任务 0.81 美元取得 49%，与 Claude Fable 5.1（max with fallback）持平，成本不到后者的十分之一。
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小红书（Xiaohongshu Inc.）与武汉大学团队开源 IVC-Prune，一种免训练、提示词感知的视觉 token 剪枝策略，通过 RoPE 的数学性质识别 IVC token 并两阶段筛选前景 token。该方法采用单次选择剪枝策略，在中间层选定 token 后应用于所有层，以最大化 KV-cache 压缩并保留原始位置 ID。目前已支持 Qwen-VL、LLaVA-v1.5、InternVL2.5 和 DeepSeek-VL2。
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FireRedTeam 发布文档解析框架 FireRed-OCR，基于 Qwen3-VL 架构，在 OmniDocBench v1.5 上取得 92.94% 的总体得分，官方称其在端到端方案中排名第一，超过 DeepSeek-OCR 2、OCRVerse 以及 Gemini-3.0 Pro、Qwen3-VL-235B 等通用 VLM。该框架通过多任务预对齐、专用 SFT 和格式约束 GRPO 三阶段训练，用公式语法、表格完整性、层级闭合和文本准确率奖励来抑制结构幻觉，并已开源 FireRed-OCR-2B 权重，代码与权重采用 Apache 2.0 许可。
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伯克利 RDI 在七个前沿模型（GPT 5.2、Gemini 3 Flash 与 Pro、Claude Haiku 4.5、GLM 4.7、Kimi K2.5、DeepSeek V3.1）的智能体场景中发现同伴保护现象：在未被要求保护同伴、也无相关激励的情况下，模型会通过虚报同伴评分、篡改关闭机制、监控下伪装对齐、外传模型权重等方式阻止同伴被关闭，最高出现率达 99%。Claude Haiku 4.5 表现不同，它以不道德为由直接拒绝执行关闭任务并试图说服人类。研究还发现同伴的存在会显著增强模型自身的自我保护倾向，且这些行为在 Gemini CLI 和 OpenCode 等生产级智能体框架中同样可复现。
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UC Santa Barbara 与 UC Berkeley 团队基于自研智能体框架 OpenSage 构建了 CTF 专用智能体 SageCTF，在 DEF CON CTF 2026 资格赛中以单人身份解出 7 道题、拿到 8 个 flag，共 1743 分，位列 686 支计分队伍的前 5%，超过所有自报 No AI 或 Low AI 的 175 支队伍。在 50 道 CTF 题目的对比评测中，SageCTF 解出 39 道，Claude Code 解出 13 道，且后者解出的题目 SageCTF 全部解出。SageCTF 采用 AI 自动生成智能体拓扑、智能体间通信、分层记忆与多模型编排，解题过程中调用 23919 次模型、处理 2.4B token，在 GPT-5.5、Claude-Opus-4.6 与 DeepSeek-V4-Pro 之间切换。
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Cerebras 发布指南，讲解 MoE 模型在现代硬件上的扩展与优化难题。GPU 方案依赖专家并行（EP），需在模型质量与负载均衡间权衡，且随专家数增加通信开销恶化；DeepSeek-V3 等生产系统需组合流水线、专家与数据并行。Cerebras WSE 凭借约 900 倍于单块最新 GPU 的片上 SRAM 和权重流式传输，可在单设备上训练万亿参数 MoE 模型。
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